横向联邦中同态加密算法应用流程

横向联邦学习是指多个参与者共同训练一个模型，每个参与者都拥有自己的数据集和模型，这些参与者之间需要共享模型参数而不是数据，以保护数据隐私。同态加密算法可以用于保护模型参数的隐私。

以下是横向联邦中同态加密算法的应用流程：

1. 参与者将自己的数据集进行加密处理，并将加密后的数据发送给联邦服务器。

2. 联邦服务器将加密后的数据分发给其他参与者。

3. 参与者使用同态加密算法对加密后的数据进行计算，以获得模型参数的更新值。

4. 参与者再次对更新值进行加密处理，并将加密后的结果发送给联邦服务器。

5. 联邦服务器将加密后的结果进行解密，并将解密后的结果进行合并，得到最新的模型参数。

6. 联邦服务器将最新的模型参数发送给所有参与者。

7. 参与者使用最新的模型参数更新自己的模型。

8. 重复步骤1~7，直到模型训练完成。

在上述流程中，同态加密算法的作用是保护参与者的数据隐私和模型参数的隐私。通过同态加密算法，参与者可以在不暴露数据和模型参数的情况下进行计算和模型更新。